2018-12-06多元线性回归

具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。

多变量示例


\begin{align*}x_j^{(i)} &= \text{value of feature } j \text{ in the }i^{th}\text{ training example} \newline x^{(i)}& = \text{the input (features) of the }i^{th}\text{ training example} \newline m &= \text{the number of training examples} \newline n &= \text{the number of features} \end{align*}

多个特征的假设函数的多变量形式如下:

多变量的假设函数

上述的式子如果以房价为例,可以看成房子的基本价格;是每平方米的价格;为每层楼的价格...;是房屋内的平方米数;是楼层数目...

使用矩阵乘法的定义,我们的多变量假设函数可以简洁地表示为(我们额外将设为1):

如此的设置可以让和进行矩阵运算。


多特征 假设函数的矢量化(多元线性回归)

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